目錄1. 需求是怎么來的2. 以不變應萬變，是變也3. 最大限度地少改動4.對帶參數的函數使用裝飾器5. 給裝飾器參數6.帶類參數的裝飾器7. 對一個函數應用多個裝飾器8. 作為一個類1. 需求是怎么來的

裝飾器的定義很是抽象，我們來看一個小例子。

def foo(): print(’in foo()’)foo()

這是一個很無聊的函數沒錯。但是突然有一個更無聊的人，我們稱呼他為B君，說我想看看執行這個函數用了多長時間，好吧，那么我們可以這樣做：

import timedef foo(): start = time.time() print(’in foo()’) time.sleep(2) end = time.time() print(f’used:{end - start}’)foo()

很好，功能看起來無懈可擊。可是蛋疼的B君此刻突然不想看這個函數了，他對另一個叫foo2的函數產生了更濃厚的興趣。

怎么辦呢？如果把以上新增加的代碼復制到foo2里，這就犯了大忌了~復制什么的難道不是最討厭了么！而且，如果B君繼續看了其他的函數呢？

2. 以不變應萬變，是變也

還記得嗎，函數在Python中是一等公民，那么我們可以考慮重新定義一個函數timeit，將foo的引用傳遞給他，然后在timeit中調用foo并進行計時，這樣，我們就達到了不改動foo定義的目的，而且，不論B君看了多少個函數，我們都不用去修改函數定義了！

import timedef foo(): print(’in foo()’)def timeit(func): start = time.time() func() time.sleep(2) end = time.time() print(’used:’, end - start)timeit(foo)

看起來邏輯上并沒有問題，一切都很美好并且運作正常！……等等，我們似乎修改了調用部分的代碼。原本我們是這樣調用的：foo()，修改以后變成了：timeit(foo)。這樣的話，如果foo在N處都被調用了，你就不得不去修改這N處的代碼。或者更極端的，考慮其中某處調用的代碼無法修改這個情況，比如：這個函數是你交給別人使用的。

3. 最大限度地少改動

既然如此，我們就來想想辦法不修改調用的代碼；如果不修改調用代碼，也就意味著調用foo()需要產生調用timeit(foo)的效果。我們可以想到將timeit賦值給foo，但是timeit似乎帶有一個參數……想辦法把參數統一吧！如果timeit(foo)不是直接產生調用效果，而是返回一個與foo參數列表一致的函數的話……就很好辦了，將timeit(foo)的返回值賦值給foo，然后，調用foo()的代碼完全不用修改！

# -*- coding: UTF-8 -*-import timedef foo(): print(’in foo()’)# 定義一個計時器，傳入一個，并返回另一個附加了計時功能的方法def timeit(func): # 定義一個內嵌的包裝函數，給傳入的函數加上計時功能的包裝 def wrapper():start = time.time()func()time.sleep(2)end = time.time()print(’used:’, end - start) # 將包裝后的函數返回 return wrapperfoo = timeit(foo)foo()

這樣，一個簡易的計時器就做好了！我們只需要在定義foo以后調用foo之前，加上foo = timeit(foo)，就可以達到計時的目的，這也就是裝飾器的概念，看起來像是foo被timeit裝飾了。在在這個例子中，函數進入和退出時需要計時，這被稱為一個橫切面(Aspect)，這種編程方式被稱為面向切面的編程(Aspect-Oriented Programming)。與傳統編程習慣的從上往下執行方式相比較而言，像是在函數執行的流程中橫向地插入了一段邏輯。在特定的業務領域里，能減少大量重復代碼。面向切面編程還有相當多的術語，這里就不多做介紹，感興趣的話可以去找找相關的資料。

這個例子僅用于演示，并沒有考慮foo帶有參數和有返回值的情況，完善它的重任就交給你了 ：）

上面這段代碼看起來似乎已經不能再精簡了，Python于是提供了一個語法糖來降低字符輸入量。

import timedef timeit(func): def wrapper():start = time.time()func()time.sleep(2)end = time.time()print(’used:’, end - start) return wrapper@timeitdef foo(): print(’in foo()’)foo()

重點關注第11行的@timeit，在定義上加上這一行與另外寫foo = timeit(foo)完全等價，千萬不要以為@有另外的魔力。除了字符輸入少了一些，還有一個額外的好處：這樣看上去更有裝飾器的感覺。

看到這里其實你也明白了,python 中的裝飾器本質上就是一個函數,這個函數接收其他的函數作為參數,并將其以一個全新的修改后的函數替換它。

4.對帶參數的函數使用裝飾器

如果要包裝的函數有參數，也不麻煩，只要內嵌包裝函數的形參和返回值與原函數相同，裝飾函數返回內嵌包裝函數對象就可以啦

import datetime,timedef out(func): def inner(*args):start = datetime.datetime.now()func(*args)end = datetime.datetime.now()print(end-start)print('out and inner') return inner@outdef myfunc(*args): time.sleep(1) print('args is{}'.format(args))myfunc('lalalal')5. 給裝飾器參數

給裝飾器傳參也不難，和上一示例相比在外層多了一層包裝而已

#coding:utf-8def outermost(*args):def out(func):print ('裝飾器參數{}'.format(args))def inner(*args):print('innet start')func(*args)print ('inner end')return innerreturn out@outermost(666)def myfun(*args):print ('試試裝飾器和函數都帶參數的情況,被裝飾的函數參數{}'.format(args))myfun('zhangkun')6.帶類參數的裝飾器

參數是什么類型其實都不影響的，你看，參數是個類也一樣的

class locker: def __init__(self):print('locker.__init__() should be not called') @staticmethod def acquire():print('locker.acquire() static method be called') @staticmethod def release():print('locker.release() static method be called')def outermost(cls): def out(func):def inner(): cls.acquire() func() cls.release()return inner return out@outermost(locker)def myfunc(): print('myfunc called')myfunc()7. 對一個函數應用多個裝飾器

一個函數可以擁有多個裝飾器，但是要注意順序

class mylocker: def __init__(self):print('mylocker.__init__() called.') @staticmethod def acquire():print('mylocker.acquire() called.') @staticmethod def unlock():print(' mylocker.unlock() called.')class lockerex(mylocker): @staticmethod def acquire():print('lockerex.acquire() called.') @staticmethod def unlock():print(' lockerex.unlock() called.')def lockhelper(cls): def _deco(func):def __deco2(*args, **kwargs): print('before %s called.' % func.__name__) cls.acquire() try:return func(*args, **kwargs) finally:cls.unlock()return __deco2 return _decoclass example: @lockhelper(mylocker) @lockhelper(lockerex) def myfunc2(self, a, b):print(' myfunc2() called.')print(a+b)a = example()a.myfunc2(1,2)8. 作為一個類

雖然裝飾器幾乎總是可以用函數實現,但是在某些情況下,使用用戶自定義的類可能會更好

import timeclass DerocatorAsClass: def __init__(self,funcation):self.funcation = funcation def __call__(self, *args, **kwargs):# 調用函數之前,做點什么result = self.funcation(*args,**kwargs)print(’3333333333’)# 在調用之后做點什么并且返回結果return result@DerocatorAsClassdef foo(): print(’in foo()’)foo()

如上例，用類作為裝飾器也是很方便的

以上就是python中的裝飾器該如何使用的詳細內容，更多關于python 裝飾器的使用的資料請關注好吧啦網其它相關文章！